课程背景：
全球制造业正在经历新一轮数字化、智能化产业升级。在我国，随着“新基建”的推进，新型基础设施领域的持续完善，为智能制造打下了良好基础。智能制造是我国从制造大国走向制造强国的重要一步，为提升企业竞争力、创造更多新的增长点提供坚实支撑，进而与更多实际业务场景融合，促使企业升级转型并探索新机遇。智能制造是新一代信息技术与制造业深度融合的产物，推动形成全新的工业生产制造和管理体系。智能制造也是我国工业领域数字化转型的关键支撑，通过不断颠覆传统制造模式、生产组织方式和产业形态，肩负起核心科技突破和制造业产业升级的历史使命。
然而，大部分企业在数字化治理方面处于盲人摸象、舍本逐末的状态。对数字化转型的理解过于碎片化，仍然停留在工具应用的层面，未能触及数字化的核心。
数字化转型是利用新一代信息技术，对企业经营形态进行长期洞察和整体重构的系统性工程。数字化转型的难点在于顶层设计和实施路径，而落地最大的障碍是缺少数字基因。
在互联网、大数据、IoT、云计算、人工智能等前沿科技不断发展的背景下，对市场、对用户、对产品、对企业价值链乃至对整个商业生态，进行重新审视的思维方式和管理体系变革，是企业数字化建设的出发点，也是决定成败的关键。
数字化变革对于制造业来说不是选择题，而是必答题。新一代信息技术形成合力并普及应用，大大降低了资源之间的连接成本，从而促使产品和服务供应方式的改变。作为企业的管理者，如果固守过往的经营思路，不及时自我革新，主动拥抱数字化变革，为组织植入数字基因，则唯有被时代抛弃。
课程结构：
课程收益：
课程时间：1天，6小时/天
授课对象：企业管理层、各部门骨干、数字化相关领域人员
授课方式：讲师讲授+案例解析+小组讨论+互动答疑
课程大纲
第一单元：企业数字化治理规划设计和转型策略
一、数字化是产业升级必经之路
1. 数字化的内涵、价值、底层逻辑和终极目标
2. 数字化背景下，企业生存之道——保持危机感
3. 什么是数字化转型六度法则，如何将数字化真正落地
【案例解析】德国大众为什么炒掉软件公司多名高管
二、数字化的三个基本特征
1. 数据业务化——消灭物理介质
2. 流程标准化——减少人为干预
3. 管理精细化——全程闭环可控
【案例解析】华为数字化工具应用的启示
【思考方向】在目前的业务场景中，还存在哪些由物理介质和人为因素相互叠加的节点，如何利用数字化手段进行优化？
三、企业数字化变革常见问题
1. 战略层面缺乏系统性顶层设计
2. 业务层面信息化基础相对薄弱
3. 实施层面技术与业务容易脱节
4. 组织层面人才队伍上储备不足
【案例解析】麦肯锡最新报告：数字化转型成功率普遍不高？
四、企业数字化治理体系设计
1. 基础建设：数字基因六大模块、数字技术平台架构
2. 组织建设：数字运营开发流程、数字生态应用场景、数字资产长效机制
3. 人才建设：数据驱动能力、跨界融合能力、场景转化能力、创新发展能力
【思考方向】如何完善基础数据治理，打通数据堵点，完成数据贯通和闭环。
五、数字化转型落地三个要点
1. “科技+业务”双轮驱动
2. 让听得见炮火的士兵做决定
3. 借助专业第三方力量推进实施
【案例解析】某银行信用卡中心如何把人气出内伤
六、数字化运营实践五步曲（数转模型）
1. 内部管理信息化
（1）各业务系统之间联动，流程衔接自动化
（2）简化流程、无纸化，数据埋点，从点到线到面一体
2. 业务流程可视化
（1）进度清晰可见、节点流转可控
（2）流程标准化，减少人为和不确定因素
3. 产品服务数据化
（1）建立指标体系，拆解、匹配适合运营方法
（2）分析和改善指标，以数据导向总结优化
4. 营销推广个性化
（1）用户细分，需求聚焦，360°视图
（2）线上线下深度融合，数据驱动和精准引流
5. 用户体验标准化
（1）洞察痛点，快速响应，超预期满足
（2）打造极致体验，促进留存和转化
【思考方向】结合案例阐述的知识点、方法论和数字化转型五步曲应用模型，目前在数字化运营顶层设计和实施层面，存在哪些盲点和障碍，如何克服？
第二单元：管理思维升级与数字化素养能力提升
一、用户思维——技术转化能力
1. 傻瓜式、简单可依赖
2. 不要让用户做选择题
3. 需求洞察与痛点捕捉
4. 用户需求VS应用场景
【案例解析】“懒人四件套”背后的商业逻辑
【思考方向】业务部门如何提高需求甄别能力，规避技术开发需求反复，减少内耗。
二、产品思维——业务打磨能力
1. 无痛点，不产品（服务）
2. 做减法，不做加法（功能）
3. 小步快跑，快速迭代（效率）
4. 避免过度的流程设计（机制）
【案例解析】瞬间白痴论——乔布斯1秒、马化腾3秒、张小龙5秒
【思考方向】技术部门如何把控需求标准，并完善产品和服务的颗粒度。
三、数据思维——数据驱动能力
1. 没有小数据，只有大数据
2. 数据是商业模式关键支点
3. 数字化运营三个核心指标
4. 数据开发应用的四个层面
【案例解析】比亚迪“D1”电动侧滑门的数据支撑
四、创新思维——创造性输出能力
1. 创新不是瞎折腾
2. 创新不是耍小聪明
3. 创新是“有中生无”
4. 创新是发现更多可能性
5. 脱离真实场景的创新是“一厢情愿”
【案例解析】支付宝遭遇的“珍珠港偷袭”
【思考方向】在数字化进程中业务导向与技术实现之间的衔接，如何避免出现脱节问题。
课程回顾、总结、分享和行动
1. 结合企业的数字化建设目标，从产品、渠道、技术、运营、服务、资源等角度选择任意一个切入点，探讨关于现阶段数字化治理的实施路径。
2. 从数字基因植入的角度，目前在市场洞察、痛点捕捉、应用场景、流程优化、数据驱动和业务创新等方面，与数字巨头们存在哪些差距，应该如何改进？
3. 数字化转型是一个“科技+业务”双轮驱动的系统性工程，根据行业特性和岗位职责，有什么具体想法或者行动计划？
张世民